The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.1
no.1
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pp.10-16
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2002
In this paper, a novel algorithm for segmentation of moving multiple vehicles in video sequences using logic operations is proposed. For the case of multiple vehicles in a scene, the proposed algorithm begins with a robust double-edge image derived from the difference between two successive frames using exclusive OR operation. After extracting only the edges of moving multiple vehicles using Laplacian filter, AND operation and dilation operation, the image is segmented into moving multiple vehicle image. The features of moving vehicles can be directly extracted from the segmented images. The proposed algorithm has no the two preprocessing steps, so it can reduce noises which are norm at in preprocessing of the original images. The algorithm is more simplified using logic operations. The proposed algorithm is evaluated on an outdoor video sequence with moving multiple vehicles in 90,000 frames of 30fps by a low-end video camera and produces promising results.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.2
no.3
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pp.310-318
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2004
In this paper, an unscented Kalman filter (UKF) for curvilinear motions in an interacting multiple model (IMM) algorithm to track a maneuvering vehicle on a road is investigated. Driving patterns of vehicles on a road are modeled as stochastic hybrid systems. In order to track the maneuvering vehicles, two kinematic models are derived: A constant velocity model for linear motions and a constant-speed turn model for curvilinear motions. For the constant-speed turn model, an UKF is used because of the drawbacks of the extended Kalman filter in nonlinear systems. The suggested algorithm reduces the root mean squares error for linear motions and rapidly detects possible turning motions.
In this paper, a nonlinear information filter (IF) for curvilinear motions in an interacting multiple model (IMM) algorithm to track a maneuvering vehicle on a road is investigated. Driving patterns of vehicles on a road are modeled as stochastic hybrid systems. In order to track the maneuvering vehicles, two kinematic models are derived: A constant velocity model for linear motions and a constant-speed turn model for curvilinear motions. For the constant-speed turn model, a nonlinear IF is used in place of the extended Kalman filter in nonlinear systems. The suggested algorithm reduces the root mean squares error for linear motions and rapidly detects possible turning motions.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.8
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pp.633-642
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2016
It is important for advanced active safety systems and autonomous driving cars to get the accurate estimates of the nearby vehicles in order to increase their safety and performance. This paper proposes a sensor fusion method for radar and vision sensors to accurately estimate the state of the preceding vehicles. In particular, we performed a study on compensating for the lateral state error on automotive radar sensors by using a vision sensor. The proposed method is based on the Interactive Multiple Model(IMM) algorithm, which stochastically integrates the multiple Kalman Filters with the multiple models depending on lateral-compensation mode and radar-single sensor mode. In addition, a Probabilistic Data Association Filter(PDAF) is utilized as a data association method to improve the reliability of the estimates under a cluttered radar environment. A two-step correction method is used in the Kalman filter, which efficiently associates both the radar and vision measurements into single state estimates. Finally, the proposed method is validated through off-line simulations using measurements obtained from a field test in an actual road environment.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.6
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pp.603-607
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2008
This paper proposes a fast acquisition method using INS velocity and multiple correlators for high speed vehicles. In order to reduce acquisition time in GPS receiver, the method utilizes inertial velocity information and multiple correlators. Search range of the Doppler frequency is reduced by using INS velocity and the number of cells at one search can be increased by using multiple correlators. By using both multiple correlators and the INS velocity in the acquisition, search space can be greatly reduced. Experimental results show that the method gives faster signal acquisition performance than the conventional method.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.12
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pp.1197-1204
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2008
This paper presents an asymptotic formation control scheme for a group of underactuated autonomous underwater vehicles (AUVs) where only three control inputs - surge force, yaw moment and pitch moment are available for each vehicle's six degree of freedom (DOF) underwater motion. Usually, the dynamics agents applied in most of the formation algorithms presented so far have been modeled as particle systems, which is a simple double-integrator system. Therefore, these algorithms cannot be directly applicable to the practical systems, especially to the underwater vehicles whose dynamics are highly nonlinear. Moreover, the vehicles considered in this paper are underactuated. The formation control is derived using general potential function method, and the corresponding potential function consists of two parts: interactions between vehicles and virtual-leader following. Proposed formation scheme guarantees asymptotic local stability of closed-loop system. Numerical simulations are carried out to illustrate the effectiveness of proposed formation scheme.
An automated guided vehicle (AGV) system is a group of collaborating unmanned vehicles which is commonly used for transporting materials within manufacturing, warehousing, or distribution systems. The performance of an AGV system depends on the dispatching rules used to assign vehicles to pickup requests, the vehicle routing protocols, and the home location of idle vehicles, which are called dwell points. In manufacturing and distribution environments which emphasize just-in-time principles, performance measures for material handling are based on response times for pickup requests and equipment utilization. In an AGV system, the response time for a pickup request is the time that it takes for the vehicle to travel from its dwell point to the pickup station. In this article, an exact dynamic programming algorithm for selecting dwell points in a tandem-loop multiple-vehicle AGV system is presented. The objective of the model is to minimize the maximum response time for all pickup requests in a given shift. The recursive algorithm considers time restrictions on the availability of vehicles during the shift.
Electric vehicles (EV) demands for greater acceleration, performance and vehicle range in pure electric vehicles plus mandated requirements to further reduce emissions in hybrid electric vehicles (HEV) increase the appeal for combined on-board energy storage systems and generators. And the power electronics plays an important role in providing an interface between fuel cells (FC) and loads. This paper deals with a multiple input DC-DC power converter devoted to combine the power flowing of multi-source on energy systems. The multi-source is composed of (i) FC system as a prime power demands, (ii) super capacitor banks as energy storage devices for high and intense power demands, (iii) superconducting magnetic energy storage system (SMES), (iv) multiple input DC-DC power converter and (v) a three phase inverter-fed permanent magnet synchronous motor as a drive. In this system, It is used super capacitor banks and superconducting magnetic energy replaces from the battery system. The modeling and transient performance simulation is effective for reducing transient influence caused by sudden charge of effective load. The main purpose of power electronic converters is to convert the DC power output from the fuel cell and other to a suitable AC voltage, which can be connected to electric loads directly (PMSM). The fuel cell and other output is connected to the DC-DC converter, which regulates the DC link voltage.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.5
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pp.1-14
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2020
The aim of this study is to analyze effects of factors on the number of vehicles involved in traffic accidents on freeway sections. In previous studies about traffic accident severity, the analysis of accidents involving multiple vehicles was insufficient. However, multiple-vehicle accidents are likely to cause casualties and are the main reasons increasing accident duration and social costs. In this study, the number of vehicles involved in an accident was interpreted as the result of the accident, not as the cause of the accident, and the impacts of each accident factor were analyzed using a multinomial logit model. The results indicate that multiple-vehicle accidents are mainly related to following factors: nighttime, driver's faults, obstacles on the road, a downhill slope, heavy vehicles, and freeway mainline sections including tunnels and bridges.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.27
no.3
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pp.1-14
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2019
Cooperative systems among various unmanned vehicles are widely used in various field and emerging. Unmanned vehicles are able to operate various missions without operator onboard and they are highly stable. Collaborative work of multiple unmanned vehicles is emphasized due to the difficulty of recent missions such as SEAD (Suppression of the Enemy Air Defenses), MUSIC (Manned Unmanned Systems Integration Capability), goldentime in the rescue mission. In this study, ROS and Pixhawk were proposed as a method of construction of a collaboration system and framework for an integrated simulation environment for heterogeneous unmanned vehicles is proposed. Totally 5 unmanned vehicles were set for the simulation for the observation of illegal fishing boats. This paper shows the feasibility of the cooperative system using ROS and Pixhawk through the simulation and the experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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